De acordo com um painel de centenas de pesquisadores de inteligência artificial, o campo está atualmente buscando a inteligência geral artificial da maneira errada.
Esse insight foi revelado na Associação para o Avanço da Inteligência Artificial (AAAI), 2025 Painel Presidencial sobre o futuro da pesquisa da IA. O Relatório longo foi montado por 24 pesquisadores de IA cuja experiência varia desde o estado da infraestrutura de IA até os aspectos sociais da inteligência artificial.
O relatório incluiu um argumento principal para cada seção, bem como uma seção de opinião da comunidade, onde os entrevistados foram questionados sobre a seção.
A seção sobre “A IA Perception vs. Reality”, presidida pelo cientista da computação do MIT, Rodney Brooks, referenciou a caracterização do ciclo do hype do Gartner, um ciclo de cinco estágios comum para o hype de tecnologia. Em novembro de 2024, o Gartner “estimou que o hype para a IA generativa havia acabado de passar seu pico e estava na desaceleração”, observou o relatório. 79% dos entrevistados na seção de opinião da comunidade afirmaram que as percepções públicas atuais sobre as capacidades da IA não correspondem à realidade da pesquisa e desenvolvimento da IA, com 90% dizendo que a incompatibilidade está dificultando a pesquisa da IA - 74% desse número dizendo que “as instruções da pesquisa de IA são impulsionadas pelo hype”.
Inteligência Geral Artificial (AGI) refere-se à inteligência em nível humano: a inteligência hipotética de uma máquina que interpreta informações e aprende com ela como um ser humano faria. AGI é um santo graal do campo, com implicações para automação e eficiência em inúmeros campos e disciplinas. Considere qualquer tarefa servil que você não deseja gastar muito tempo fazendo, desde o planejamento de uma viagem até a apresentação de seus impostos. A AGI poderia ser implantada para aliviar o ônus das tarefas mecânicas, mas também catalisam o progresso em outros campos, do transporte à educação e tecnologia.
A maioria surpreendente – 76% dos 475 entrevistados – disse que simplesmente ampliar as abordagens atuais para a IA não serão suficientes para produzir AGI.
“No geral, as respostas indicam uma abordagem cautelosa e avançada: os pesquisadores da IA priorizam a segurança, a governança ética, o compartilhamento de benefícios e a inovação gradual, defendendo o desenvolvimento colaborativo e responsável, em vez de uma raça para a AGI”, escreveu o relatório.
Apesar do hype distorcer o estado da pesquisa – e as abordagens atuais para a IA não colocam os pesquisadores no caminho mais ideal em relação à AGI – a tecnologia deu trancos e barrancos.
“Five years ago, we could hardly have been having this conversation – AI was limited to applications where a high percentage of errors could be tolerated, such as product recommendation, or where the domain of knowledge was strictly circumscribed, such as classifying scientific images,” explained Henry Kautz, a computer scientist at the University of Virginia and chair of the report’s section on Factuality & Trustworthiness, in an email to Gizmodo. “Então, de repente, em termos históricos, o general Ai começou a trabalhar e chamou a atenção do público por meio de chatbots como o ChatGPT”.
A Factualidade da IA está “longe de ser resolvida”, o relatório é lido e o melhor LLMS respondeu apenas à metade de um conjunto de perguntas corretamente em um teste de referência de 2024. Mas novos métodos de treinamento podem melhorar a robustez desses modelos e novas maneiras de organizar a IA podem melhorar ainda mais seu desempenho.
“Acredito que a próxima etapa da melhoria da confiabilidade será a substituição de agentes individuais de IA por equipes de agentes cooperando que verificam continuamente os outros e tentam se manter honestos”, acrescentou Kautz. “A maioria do público em geral e a comunidade científica – incluindo a comunidade dos pesquisadores da IA - abaixa a qualidade dos melhores sistemas de IA atualmente; a percepção da IA fica cerca de um ou dois anos atrás da tecnologia”.
AI não vai a lugar nenhum; Afinal, o ciclo do hype do Gartner não termina com “desaparecer no esquecimento”, mas o “platô de produtividade”. Diferentes arenas de casos de uso de IA têm diferentes níveis de hype, mas com todo o clamor sobre a IA – do setor privado, de funcionários do governo, diabos, de nossas próprias famílias – o relatório é um lembrete refrescante de que os pesquisadores da IA estão pensando muito criticamente sobre o estado de seu campo. A partir da maneira como os sistemas de IA são construídos para a maneira como são implantadas no mundo, há espaço para inovação e melhoria. Como não voltamos a um tempo sem a IA, a única direção está à frente.
